論文の概要: A Multi-AI Agent System for Autonomous Optimization of Agentic AI Solutions via Iterative Refinement and LLM-Driven Feedback Loops

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17149v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 20:08:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:01:52.437258
• Title: A Multi-AI Agent System for Autonomous Optimization of Agentic AI Solutions via Iterative Refinement and LLM-Driven Feedback Loops
• Title（参考訳）: 反復リファインメントとLLM駆動フィードバックループによるエージェントAIソリューションの自動最適化のためのマルチAIエージェントシステム
• Authors: Kamer Ali Yuksel, Hassan Sawaf,
• Abstract要約: 本稿では,産業間におけるエージェントAIソリューションを自律的に最適化するフレームワークを提案する。 このフレームワークは、仮説を自律的に生成し、テストすることで、人間の入力なしに最適な性能を達成する。 ケーススタディでは、アウトプットの品質、妥当性、動作性が大幅に改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.729242965449096
• License:
• Abstract: Agentic AI systems use specialized agents to handle tasks within complex workflows, enabling automation and efficiency. However, optimizing these systems often requires labor-intensive, manual adjustments to refine roles, tasks, and interactions. This paper introduces a framework for autonomously optimizing Agentic AI solutions across industries, such as NLP-driven enterprise applications. The system employs agents for Refinement, Execution, Evaluation, Modification, and Documentation, leveraging iterative feedback loops powered by an LLM (Llama 3.2-3B). The framework achieves optimal performance without human input by autonomously generating and testing hypotheses to improve system configurations. This approach enhances scalability and adaptability, offering a robust solution for real-world applications in dynamic environments. Case studies across diverse domains illustrate the transformative impact of this framework, showcasing significant improvements in output quality, relevance, and actionability. All data for these case studies, including original and evolved agent codes, along with their outputs, are here: https://anonymous.4open.science/r/evolver-1D11/
• Abstract（参考訳）: エージェントAIシステムは、複雑なワークフロー内でタスクを処理するために特殊なエージェントを使用し、自動化と効率性を実現する。 しかしながら、これらのシステムを最適化するには、しばしば、役割、タスク、相互作用を洗練するための労働集約的な手動調整が必要である。 本稿では,NLP駆動型エンタープライズアプリケーションなど業界全体で,エージェントAIソリューションを自律的に最適化するフレームワークを提案する。 このシステムはリファインメント、実行、評価、修正、文書化のためのエージェントを採用し、LLM(Llama 3.2-3B)を動力とする反復的なフィードバックループを活用する。 このフレームワークは、システム構成を改善するための仮説を自動生成し、テストすることで、人間の入力なしに最適な性能を達成する。 このアプローチはスケーラビリティと適応性を高め、動的環境における現実世界のアプリケーションに対して堅牢なソリューションを提供する。 さまざまな領域にわたるケーススタディでは、このフレームワークの変革的な影響が示され、アウトプットの品質、妥当性、実行可能性に大きな改善が示されています。 これらのケーススタディのすべてのデータは、元のエージェントコードと進化したエージェントコード、およびそれらの出力を含む: https://anonymous.4open.science/r/evolver-1D11/

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